Utilização de técnicas de aprendizagem de máquina nos pagamentos de cobertura do Proagro

Abstract

O seguro agrícola é um instrumento efetivo de proteção de investimentos de produtores rurais contra as perdas decorrentes dos perigos naturais do campo. Como forma de oferecer um seguro para proteção do capital investido no empreendimento agrícola, o governo brasileiro criou o Programa de Garantia da Atividade Agropecuária (Proagro). Desde sua criação, coube ao Banco Central do Brasil a administração e supervisão do programa, enquanto às instituições financeiras coube a sua operação. Para tornar as ações da supervisão mais efetivas, foi estabelecida uma área de monitoramento cujo objetivo é gerar alertas para a supervisão trazendo possíveis casos de irregularidades. A fim de otimizar o uso dos dados adotados na geração de sinalizações, foi proposta a construção de um classificador, por meio do emprego de algoritmos e técnicas de aprendizagem de máquina, capaz de distinguir as comunicações de ocorrência de perda procedentes das improcedentes. Utilizando o modelo de referência CRISP-DM, foram executadas atividades das etapas que vão desde a preparação dos dados até a modelagem. Na modelagem, foram aplicados os algoritmos Support Vector Machine, Naive Bayes, Redes Neurais Artificiais e Random Forest. Ao final da modelagem, obteve-se, com o algoritmo Random Forest, um modelo vencedor com precisão média de 0,550 nos dados de teste. A partir da análise da curva precisão-sensibilidade, verifica-se que o modelo vencedor deve alcançar uma precisão de 80% para uma sensibilidade de 30%. Além do modelo classificatório, como resultado do trabalho teve-se a criação de scripts de captura automática de dados dos sistemas Agritempo e Sisdagro, o que deverá proporcionar ganhos de quantidade, tempestividade e qualidade nas análises das comunicações de ocorrência de perda.